60% dos empregadores já duvidam das habilidades exibidas com IA

No comunicado de 30 de setembro de 2026, publicado em Salt Lake City, a Western Governors University (WGU) informou que 60% dos 3.128 profissionais envolvidos em contratações nos Estados Unidos consideram que a IA dificulta avaliar as habilidades reais dos candidatos; seu presidente, Scott Pulsipher, resumiu o risco: “When employers cannot trust the signals in front of them, opportunity narrows”. A parcela que ainda tenta definir como avaliar competências em IA passou de 16% na pesquisa de 2025 para 32% na de 2026. As respostas registram uma dificuldade de verificação, não uma constatação de que a maioria dos candidatos exagera suas capacidades.

Para demonstrar competência numa entrevista, o candidato pode apresentar a evolução de um trabalho, explicar as decisões que tomou e responder a uma mudança na tarefa durante a conversa. Também precisa distinguir sua contribuição das sugestões geradas por IA. Cabe ao recrutador informar previamente quais ferramentas são permitidas e avaliar o raciocínio sob as mesmas condições para todos os participantes; a fluência de uma resposta preparada, sozinha, diz pouco sobre quem resolveu o problema.

O que um currículo preparado com IA não demonstra

O currículo continua a organizar experiência, formação e projetos, mas sua redação final não mostra como cada resultado foi obtido. O mesmo vale para um teste feito sem acompanhamento: uma entrega correta pode ter exigido decisões relevantes do candidato ou ter chegado pronta por uma ferramenta. A questão para a entrevista deixa de ser se o texto parece profissional e passa a ser quais escolhas a pessoa consegue explicar e sustentar.

No relatório global da Morgan McKinley, referente a sete mercados pesquisados no terceiro trimestre de 2026, 78% dos candidatos disseram usar IA na busca por emprego e 29% dos empregadores relataram dificuldade para verificar habilidades na triagem inicial; a amostra incluiu 144 respostas de empregadores. O levantamento cobre países e perguntas diferentes dos da WGU, portanto seus percentuais não formam uma série comparável nem medem o mercado brasileiro.

Na prática, uma candidatura bem apresentada deve abrir perguntas específicas. Se o currículo afirma que alguém melhorou um processo, o avaliador pode pedir que descreva a situação inicial, as alternativas consideradas, o que mudou e como conferiu o resultado. Essas perguntas examinam a relação entre a experiência declarada e a capacidade de falar sobre ela com precisão, sem presumir fraude pelo simples uso de IA.

Como mostrar autoria sem esconder a ferramenta

Um portfólio é mais útil quando contém vestígios do processo, além da entrega final. Versões de um projeto, mudanças registradas, critérios de revisão e a identificação de quem participou ajudam a reconstruir a contribuição do candidato. Se houver sigilo profissional, ele pode remover nomes e dados sensíveis e ainda preservar o problema enfrentado, as decisões tomadas e as correções que fez.

Na entrevista, vale escolher um projeto próximo das exigências da vaga e contar uma decisão difícil em ordem: qual era o objetivo, quais opções pareciam viáveis, por que uma foi escolhida e o que precisou ser revisto. Esse percurso dá ao recrutador pontos concretos para questionar. Uma explicação convincente inclui limites e ajustes do trabalho, não apenas uma descrição impecável do resultado.

Quando houve assistência de IA, a declaração pode ser objetiva: em que etapa a ferramenta foi usada, o que ela sugeriu e quais partes a pessoa verificou, modificou ou descartou. O candidato continua responsável pela decisão apresentada como sua. Esse esclarecimento permite avaliar tanto o domínio da tarefa quanto a capacidade de usar a ferramenta sem atribuir a si uma contribuição que não realizou.

Uma referência profissional pode complementar essa prova se confirmar responsabilidades em um projeto específico. Com autorização do candidato, o recrutador pode perguntar à pessoa indicada qual era o papel dele, como colaborava e que decisões assumia. Um elogio genérico acrescenta menos informação do que uma descrição verificável do trabalho realizado.

Como a entrevista pode testar raciocínio com IA permitida

Um exercício curto e acompanhado permite observar o que os materiais enviados antes não revelam. A tarefa deve se aproximar de uma decisão real da função, ter critérios conhecidos e dar aos participantes o mesmo tempo e acesso a ferramentas. Durante a execução, o avaliador pode alterar um requisito e pedir que o candidato adapte a solução, explicando o que manteve e o que precisou mudar.

Se a função admite IA no trabalho cotidiano, seu uso pode fazer parte do exercício. Nesse caso, a avaliação observa como a pessoa formula a tarefa, confere a resposta recebida e decide se ela atende às condições apresentadas. O candidato pode apontar uma sugestão que rejeitou e explicar por quê; isso fornece evidência mais precisa do que perguntar apenas se utilizou a ferramenta.

As regras precisam ser anunciadas antes do teste. Uma atividade individual, sem IA, e outra com assistência avaliam desempenhos sob condições diferentes; comparar as entregas sem considerar essa diferença confunde o resultado. Também ajuda registrar os mesmos critérios para todos, como identificação do problema, justificativa das escolhas e revisão após a mudança de requisito.

Por que a dúvida pesa sobre quem está começando

Na análise de Brent Orrell sobre o levantamento da WGU, publicada em 1º de outubro de 2026, 54% dos empregadores que relataram maior dificuldade para avaliar habilidades também disseram que a IA reduziu contratações de entrada em suas organizações, ante 20% entre os demais; 38% apontaram estágios, aprendizagem ou projetos como a melhor ponte entre formação e emprego para recém-formados. A associação entre as respostas não estabelece que a dificuldade de avaliação tenha causado a redução das contratações.

Para quem ainda não acumulou muitos cargos no currículo, uma amostra de trabalho com etapas identificáveis oferece algo que a lista de experiências não consegue mostrar sozinha: como a pessoa aprende, decide e corrige. Para quem contrata, o exercício acompanhado cria a oportunidade de verificar isso diretamente. Os percentuais americanos não descrevem o Brasil, mas a exigência de explicar a própria contribuição pode aparecer em qualquer entrevista na qual a entrega final tenha sido preparada com IA.

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